CN103954970A - 一种地形要素采集方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种地形要素采集方法，涉及一种地形要素采集技术，包括如下步骤：生成高精度地形要素采集环境：同步采集点云数据和航片数据，并将采集后的点云数据和航片数据进行融合并实现精确配准，形成高精度地形要素采集环境；地形要素的采集：在高精度地形要素采集环境中对地形要素进行采集；地形要素规范化管理：根据地形要素的类别对采集到的地形要素进行分类编码，并将分类编码后的地形要素进行规范化管理；编辑处理、成果输出。本发明的优越性为：提出了基于机载激光雷达航测进行数字线划图测图的技术方案，无需外业像片控制测量，有效减少了传统工程测量成图和立体测图的人力成本投入，同时有效摆脱了对立体测图软硬件环境的依赖。
Description
技术领域
本发明涉及一种地形要素采集技术，特别涉及一种基于机载激光雷达航测进行数字线划图测图，无需外业像片控制测量，有效减少了传统工程测量成图和立体测图的人力成本投入，可有效摆脱了对立体测图软硬件环境的依赖的地形要素采集方法。
背景技术
传统数字线划图成图主要基于外业工程测量以及航空摄影测量立体成图的模式，其中基于外业工程测量模式存在人工工作量大、难以大面域开展等方面的不足；基于航空摄影测量立体测图模式虽然可以大范围开展，但是常需要进行外业像片控制测量，且需要立体测图软硬件环境的支持，对作业员的要求较高。
发明人实现本发明的过程中，发现现有技术中至少存在以下的缺点和不足：
基于机载激光雷达航测采集的点云和航片数据能快速生成高精度DEM、DOM数据产品，但进行数字线划图测图目前还未有成熟解决方案。
基于机载激光雷达航测采集的点云和航片数据进行三维数字城市建模时，针对局部地形更新区域，需要先进行外业修补测，再进行更新区域三维建模，不能同步进行地形修测与三维建模，人力物力成本高、作业周期长；
怎样利用机载激光雷达航测技术有效的将点云数据和航片数据进行融合生成高精度地形要素采集环境，更好的采集地形要素，缩短建设周期、提高测图产品深加工附加值成为了本领域科技人员急待解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种地形要素采集方法，形成了一套基于机载激光雷达航测同步获取DEM、DOM、DLG的解决方案，提高了基础测绘及工程勘察测绘的作业效率，同时有效避免了同一区域传统数码航测与LiDAR航测工作的资金重复投入，对基础测绘、三维数字城市建设等领域中获取高精度数据均具有重要意义。同时本发明降低了项目成本，缩短了项目周期，提高了成果精度。
本发明实施例提供一种地形要素采集方法，包括如下步骤：
生成高精度地形要素采集环境：同步采集点云数据和航片数据，并将采集后的点云数据和航片数据进行融合并实现精确配准，形成高精度地形要素采集环境；
地形要素的采集：在高精度地形要素采集环境中对地形要素进行采集；
地形要素规范化管理：根据地形要素的类别对采集到的地形要素进行分类编码，并将分类编码后的地形要素进行规范化管理；
编辑处理、成果输出：将编辑处理后的地形要素进行初步编辑处理形成地形要素成果并输出。
一种地形要素采集方法，其中：所述对地形要素的初步处理可以为对地形要素的高程值清零、要素接边处理、图廓整饰进行处理。
一种地形要素采集方法，其中：所述地形要素成果的输出格式可为dgn或dwg中的一种。
一种地形要素采集方法，其中：所述地形要素可为建筑物、道路、水系。
一种地形要素采集方法，其中：所述生成高精度地形要素采集环境进一步包含以下子步骤：
1）建立空间关系：利用共线方程建立点云数据与已知外方位元素航片数据之间的空间关系，通过公式的解运算实现要素信息的坐标空间转换；
转换公式如下：
式中：
；
；
；
；
；
2）确定特征点物空间坐标高程Z值：利用摄影中心S（Xs，Ys，Zs）与特征点的像空间坐标（U，V，W）组成摄影射线，以摄影射线为中心，形成以R为半径的缓冲空间摄影射线光束，通过摄影射线光束与点云模型的交集，确定特征点物方空间坐标高程Z值；
3）确定特征点物空间坐标平面（X、Y）值：根据摄影中心S（Xs，Ys，Zs）、像点坐标(x,y)、像片内外方位元素、特征点物方空间坐标高程Z值解算出相应特征点物方空间坐标平面（X、Y）值；
物方坐标平面（X、Y）值解算公式为：
式中：
；
；
；
；
；
4）构建地形要素采集环境：将影像序列参数信息、相机参数信息、点云数据和航片数据进行集中管理，并将点云数据与航片数据精确配准，恢复影像摄影瞬间的姿态，基于透视投影模型进行重建，将点云数据和航片数据转换到同一个投影环境内。
一种地形要素采集方法，其中：所述地形要素的采集可通过人工手动采集、半自动采集方式对地形要素进行采集和获取。
一种地形要素采集方法，其中：所述步骤地形要素的采集中可采用半自动采集方式进行地形要素采集，进一步包含以下子步骤：
1）在线状地形要素上确定半自动采集起始种子点：基于点云数据和航片数据进行精确配准后的地形要素采集环境，将不同地形要素利用人机交互的方式确定线状地形要素边线半自动采集的起始种子点；
2）在线状地形要素上确定半自动采集起始方向：在起始种子点附近，且在线状地形要素中心线上确定另一点，并以起始种子点和该点组成矢量方向线，以该方向线作为线状地形要素半自动采集起始方向；
3）计算航片数据能量梯度场和点云数据能量梯度场：基于起始种子点和起始方向，分别以航片数据的灰度值和点云数据的反射强度值以及阶跃值作为计算对象，采用高斯平滑模板和微分模板计算一定区域内的航片数据和点云数据的梯度大小与方向，形成采集区域内航片数据能量梯度场和点云数据能量梯度场；其中高斯差分模板由差分序列d（j）；平滑序列s（j），由这两个序列的外积获得；
解算公式为：
式中：
s（j）表示高斯查分模板平滑序列；
d（j）表示书高斯查分模板差分序列；
m表示高斯查分模板窗口大小；
4）融合点云和航片模式下的启发式线状地物边缘追踪：在梯度场空间内根据目标距离加权统计窗口内梯度能量流动方向，估计与预测边缘走向；并依据边缘走向上梯度的极大值追踪与提取线状地物边缘。利用高斯算子计算窗口内梯度场，统计梯度场主方向能量流向，建立关于窗口角度和梯度大小的判别函数，如下公式所示：
（m，n）航片数据和点云数据在二维空间（X,Y）中的平面位置；
Grad(m,n).Angle---在m,n位置处的梯度方向；
Grad(m,n).Magnitude---在m,n位置处的梯度大小；
5）边缘自动追踪、修正与终止：设置梯度大小和梯度方向阈值Rsize、Rangle，计算当前位置（m，n）处梯度大小和梯度方向，大于设定阈值认为是下一窗口起点种子点，依次循环，迭代寻找航片数据灰度变化边缘和点云数据反射强度边缘，直到超出迭代阈值终止；依据边缘走向上梯度的极大值自动追踪与提取线状地物边缘；追踪过程中可人工设定修正方向，辅助自动精确追踪边缘，以及人工点击鼠标右键停止边缘自动追踪。
一种地形要素采集方法，其中：所述在地形要素采集区域内可对航片数据的自动加载，对邻域航片数据进行无缝切换。
一种地形要素采集方法，其中：所述在地形要素采集区域内可对航片数据的自动加载，对邻域航片数据进行无缝切换的具体步骤为：依据航片间航向与旁向空间序列关系，建立航片索引，确定待采集区域范围后，实时调入覆盖该待采集区域要素的顶视航片数据，并依据航片序列关系动态调入当前正视航片数据周围的邻域航片数据。
一种地形要素采集方法，其中：所述的线状地形要素可为：道路边线、水系边线、建筑物边线。
由此可见：
本发明实施例中的地形要素采集方法可以满足：
1、提出了基于机载激光雷达航测进行数字线划图测图的技术方案，形成技术创新，无需外业像片控制测量，有效减少了传统工程测量成图和立体测图的人力成本投入，同时有效摆脱了对立体测图软硬件环境的依赖。
2、形成了一套基于机载激光雷达航测同步获取DEM、DOM、DLG的解决方案，提高了基础测绘及工程勘察测绘的作业效率，同时有效避免了同一区域传统数码航测与LiDAR航测工作的资金重复投入，对基础测绘、三维数字城市建设等领域中获取高精度数据均具有重要意义。
附图说明
图1为本发明的实施例提供的地形要素采集方法的流程示意图；
图2为本发明地形要素采集方法中生成高精度地形要素采集环境的流程示意图；
图3为本发明地形要素采集方法中地形要素的采集的流程示意图；
图4为本发明的实施例提供的传感器坐标系统结构示意图；
图5为本发明的实施例提供的点云与影像精确配准效果示意图；
图6为本发明的实施例提供的数字线划图测图模型示意图；
图7为本发明的实施例提供的梯度计算值结果展示示意图；
图8为本发明的实施例提供的地形要素采集效果示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，在此本发明的示意性实施例以及说明用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
实施例1：
图1为本实施例提供的地形要素采集方法的流程示意图，如图所示，该方法如下步骤：
生成高精度地形要素采集环境：同步采集点云数据和航片数据，并将采集后的点云数据和航片数据进行融合并实现精确配准，形成高精度地形要素采集环境；
地形要素的采集：在高精度地形要素采集环境中对地形要素进行采集；
地形要素规范化管理：根据地形要素的类别对采集到的地形要素进行分类编码，并将分类编码后的地形要素进行规范化管理；
编辑处理、成果输出：将编辑处理后的地形要素进行初步编辑处理形成地形要素成果并输出。
如图2所示的一种地形要素采集方法，其中：所述生成高精度地形要素采集环境进一步包含以下子步骤：
1）建立空间关系：利用共线方程建立点云数据与已知外方位元素航片数据之间的空间关系，通过公式的解运算实现要素信息的坐标空间转换；
转换公式如下：
式中：
；
；
；
；
；
2）确定特征点物空间坐标高程Z值：利用摄影中心S（Xs，Ys，Zs）与特征点的像空间坐标（U，V，W）组成摄影射线，以摄影射线为中心，形成以R为半径的缓冲空间摄影射线光束，通过摄影射线光束与点云模型的交集，确定特征点物方空间坐标高程Z值；
3）确定特征点物空间坐标平面（X、Y）值：根据摄影中心S（Xs，Ys，Zs）、像点坐标(x,y)、像片内外方位元素、特征点物方空间坐标高程Z值解算出相应特征点物方空间坐标平面（X、Y）值；
物方坐标平面（X、Y）值解算公式为：
式中：
；
；
；
；
；
4）构建地形要素采集环境：将影像序列参数信息、相机参数信息、点云数据和航片数据进行集中管理，并将点云数据与航片数据精确配准，恢复影像摄影瞬间的姿态，基于透视投影模型进行重建，将点云数据和航片数据转换到同一个投影环境内。
在具体实施例中地形要素的采集可通过人工手动采集、半自动采集方式对地形要素进行采集和获取。
如图3所示的一种地形要素采集方法，其中：所述步骤地形要素的采集中可采用半自动采集方式进行地形要素采集，进一步包含以下子步骤：
1）在线状地形要素上确定半自动采集起始种子点：基于点云数据和航片数据进行精确配准后的地形要素采集环境，将不同地形要素利用人机交互的方式确定线状地形要素边线半自动采集的起始种子点；
2）在线状地形要素上确定半自动采集起始方向：在起始种子点附近，且在线状地形要素中心线上确定另一点，并以起始种子点和该点组成矢量方向线，以该方向线作为线状地形要素半自动采集起始方向；
3）计算航片数据能量梯度场和点云数据能量梯度场：基于起始种子点和起始方向，分别以航片数据的灰度值和点云数据的反射强度值以及阶跃值作为计算对象，采用高斯平滑模板和微分模板计算一定区域内的航片数据和点云数据的梯度大小与方向，形成采集区域内航片数据能量梯度场和点云数据能量梯度场；其中高斯差分模板由差分序列d（j）；平滑序列s（j），由这两个序列的外积获得；
解算公式为：
式中：
s（j）表示高斯查分模板平滑序列；
d（j）表示高斯查分模板差分序列；
m表示高斯查分模板窗口大小；
4）融合点云和航片模式下的启发式线状地物边缘追踪：在梯度场空间内根据目标距离加权统计窗口内梯度能量流动方向，估计与预测边缘走向；并依据边缘走向上梯度的极大值追踪与提取线状地物边缘。利用高斯算子计算窗口内梯度场，统计梯度场主方向能量流向，建立关于窗口角度和梯度大小的判别函数，如下公式所示：
（m，n）航片数据和点云数据在二维空间（X,Y）中的平面位置；
Grad(m,n).Angle---在m,n位置处的梯度方向；
Grad(m,n).Magnitude---在m,n位置处的梯度大小；
5）边缘自动追踪、修正与终止：设置梯度大小和梯度方向阈值Rsize、Rangle，计算当前位置（m，n）处梯度大小和梯度方向，大于设定阈值认为是下一窗口起点种子点，依次循环，迭代寻找航片数据灰度变化边缘和点云数据反射强度边缘，直到超出迭代阈值终止；依据边缘走向上梯度的极大值自动追踪与提取线状地物边缘；追踪过程中可人工设定修正方向，辅助自动精确追踪边缘，以及人工点击鼠标右键停止边缘自动追踪。
一种地形要素采集方法，其中：所述在地形要素采集区域内可对航片数据的自动加载，对邻域航片数据进行无缝切换。
在具体实施例中在地形要素采集区域内可对航片数据的自动加载，对邻域航片数据进行无缝切换的具体步骤为：依据航片间航向与旁向空间序列关系，建立航片索引，确定待采集区域范围后，实时调入覆盖该待采集区域要素的顶视航片数据，并依据航片序列关系动态调入当前正视航片数据周围的邻域航片数据。
在具体实施例中对地形要素的初步处理可以为对地形要素的高程值清零、要素接边处理、图廓整饰进行处理。
在具体实施例中地形要素成果的输出格式可为dgn或dwg中的一种。
在具体实施例中地形要素可为建筑物、道路、水系。
在具体实施例中线状地形要素可为：道路边线、水系边线、建筑物边线。
下面以一个更具体的一个细节方面的例子来对上述内容加以说明。
如图1所示，在本实施例为：对航道及航道两侧的道路边线、建筑物边线进行点云数据信息自动提取方法。其中具体步骤为：
新建工程，配置工程文件路径，设置文件所在路径、设置影像列表文件目录等。
基于步骤（1）新建的工程调入相应航空影像、点云文件，并读取影像外方位元素。
在POS信息辅助下，建立影像面片到世界坐标系坐标的转换，实现将经过空三加密优化后点云和航片数据进行精确配准。具体为：
A:将航片的像平面坐标转化到像空间辅助坐标系统中，通过相机与IMU之间旋转关系使相机坐标系统与IMU的坐标系统平行，再加上IMU系统与相机之间的刚性偏移量，将像平面坐标系统完全纳入到IMU坐标体系中。
如图4所示B：通过影像列表中记录的影像外方位元素，将IMU坐标系统整体纳入切平面坐标系。
其中参数和坐标系说明如下：
公式推理过程如下：
先通过相机的旋转角计算相机到IMU的旋转矩阵。
1)计算IMU到切平面坐标系的旋转矩阵；
2) 计算偏移量。由偏移向量LeverArm在IMU坐标系内的坐标，故其在切平面坐标系内坐标为；
3)像空间坐标系中的坐标通过左乘旋转矩阵转到IMU坐标系，再左乘的IMU到切平面的旋转矩阵将像空间坐标变换到切平面坐标系中，此时Camera中心坐标与切平面原点的offset存在 的偏移量，切平面中心与世界坐标系的偏移量为， 为世界坐标 相片的外方位元素线元素航片像素在像空间辅助坐标系中的坐标 为LeverArm在IMU坐标系中的坐标。
由上述推导过程，最终公式如下：
如图5所示C：最终根据POS位置信息将切平面坐标系纳入到整体世界坐标系统中。实现将点云和航片变换到同一个坐标系下，从而实现POS辅助下的点云与航片精确匹配，形成点云与影像精度配准。
通过共线方程建立航片上的二维点坐标与空间直线的对应关系，采用透视投影模型中直线与模型求交方法完成二维点到三维点的转换，构建点云和航片融合模式的测图环境。具体为：
A：利用共线方程建立点云与已知外方位元素航片的空间关系。具体为：参考航片外方位元素，以摄影测量共线方程为基础，建立航片像空间与物空间的关联，实现要素信息从二维像空间到三维物空间的转换。转换公式如下：
式中：
如图6所示的B：利用摄影中心S（Xs，Ys，Zs）与特征点的像空间坐标（U，V，W）组成摄影射线，计算与点云模型的交集，确定特征点物方空间坐标Z值。具体为：利用机载LiDAR航测摄影瞬间每张航片的摄影中心位置信息和特征点在像空间坐标系中的坐标，确定一条摄影射线，对应的物方特征点定在该摄影射线上，利用摄影射线与LiDAR点云组成的地面模型的交点可确定对应的特征点物方空间坐标Z值。形成数字线划图测图模型。
C：根据摄影中心、像点坐标、像片内外方位元素、特征点物方空间坐标Z值计算相应特征点物方空间坐标（X、Y）值。具体为：通过获取的特征点物方坐标Z值，将Z值作为已知量，便可以按照共线方程的公式由像平面坐标值(x,y)确定特征点三维空间另两个坐标值(X,Y)，从而完成从像空间坐标到世界坐标的解算过程。其中特征点Z值精度直接决定了对应的物点坐标（X、Y）值的精度，物点坐标Z值的精度主要由LiDAR点云模型的点云密度及精度确定，在机载LiDAR航空摄影测量过程中通过规定航测相对航高和点云扫描密度等措施可保证Z值精度。物方坐标X、Y值计算如下：
D：构建点云和航片融合模式的地形要素采集环境。具体为：将影像序列的参数信息，相机参数信息和点云数据进行集中管理，在专业软件平台（如MicroStation）下借助POS信息将点云与影像精确配准，恢复影像摄影瞬间的姿态，对透视投影模型进行重建，实现将影像和点云转换到同一个投影环境下。
以国标要素编码为标准，实现要素的规范化管理。以地表要素类管理面板形式进行分级显示，用户根据地物类的归属关系选择采集要素的类别，选择一类地物要素后该类的名称、国标码等信息被记录下来，在采集完要素后保存到采集的矢量数据中。同时可与国内常用的地形图编辑软件（如南方CASS）进行有机衔接，根据国标码与CASS码对应匹配关系，使得采集后的地表要素实现符号化编辑处理，最终实现地形图要素采集和编辑一体化管理。
地表要素采集区域范围内重叠航片进行无缝切换，实现要素的全视角无障碍采集。具体为：在开启测图环境后，影像导航被激活，即以当前加载的影像为中心，沿航向和旁向方向切换当前影像的上、下、左、右相邻四幅影像进入测图区，以获取对采集区域最优的影像。
构建手工采集环境，实现对地表要素的手工采集，主要包括线段、多义线、弧段、多边形、注记、地物属性、修改点高程和引导采集等。采集内容与当前JX-4等地表要素采集软件类似，在此不作赘述。
构建半自动采集环境，实现地表线状要素的半自动采集。具体为：
A:在点云和航片精确配准后，在道路边线、人工湖等地物边缘明显的区域，利用人机交互方式确定地物边线起始种子点。
如图7所示B:采用高斯平滑模板和微分模板在消除影像中噪声影响的同时计算一定区域内的影像像素的梯度大小与方向，形成梯度场。其中高斯差分模板由差分序列d（j）；平滑序列s（j），由这两个序列的外积获得。如下公式所示：
得到对影像的梯度计算值。
C：在梯度场空间内根据目标距离加权统计窗口内梯度能量流动方向，估计与预测边缘走向。利用高斯算子计算窗口内梯度场，统计梯度场主方向能量流向，建立关于窗口角度和梯度大小的判别函数，如下公式所示：
Grad(m,n).Angle---在m,n位置处的梯度方向
Grad(m,n).Magnitude---在m,n位置处的梯度大小
计算贝叶斯概率，大于概率阈值认为是下一窗口起点种子点，依次循环，迭代寻找影像灰度变化边缘，直到超出迭代阈值终止。
D：依据边缘走向上梯度的极大值追踪与提取线状地物边缘。
对于手动采集或半自动采集的地形要素，进行初步的编辑处理，如地形要素Z值清零、要素接边处理、图廓整饰等，最后将采集的地形要素成果成图输出其中成果图的的格式可以为dgn格式或dwg格式。
实施例3：为对天津地区的地形要素采集方法，该实施例其原理可以参见实施例1中的相应描述。
本发明选定天津市中心城区、城乡结合处、农村区域等典型区域为试验区域，采用以本发明的思想为基础，开发对多块实验地区进行内业测图，并与传统外业工程测量的方式形成的地形图成果进行比较，精度评价结果如下表所示。
如表所示精度结果
从表可以看出，本发明数字线划图测图的平面和高程中误差均优于0.4米，满足1:2000及以下比例尺测图精度的要求。
由此可见：
本发明实施例中的地形要素采集方法可以满足：
1、提出了基于机载激光雷达航测进行数字线划图测图的技术方案，形成技术创新，无需外业像片控制测量，有效减少了传统工程测量成图和立体测图的人力成本投入，同时有效摆脱了对立体测图软硬件环境的依赖；
2、形成了一套基于机载激光雷达航测同步获取DEM、DOM、DLG的解决方案，提高了基础测绘及工程勘察测绘的作业效率，同时有效避免了同一区域传统数码航测与LiDAR航测工作的资金重复投入，对基础测绘、三维数字城市建设等领域中获取高精度数据均具有重要意义。
虽然通过实施例描绘了本发明实施例，本领域普通技术人员知道，本发明有许多变形和变化而不脱离本发明的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本发明的精神。
Claims (10)
1.一种地形要素采集方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
生成高精度地形要素采集环境：同步采集点云数据和航片数据，并将采集后的点云数据和航片数据进行融合并实现精确配准，形成高精度地形要素采集环境；
地形要素的采集：在高精度地形要素采集环境中对地形要素进行采集；
地形要素规范化管理：根据地形要素的类别对采集到的地形要素进行分类编码，并将分类编码后的地形要素进行规范化管理；
编辑处理、成果输出：将编辑处理后的地形要素进行初步编辑处理形成地形要素成果并输出。
2.根据权利要求1所述的一种地形要素采集方法，其特征在于：所述对地形要素的初步处理可以为对地形要素的高程值清零、要素接边处理、图廓整饰进行处理。
3.根据权利要求1所述的一种地形要素采集方法，其特征在于：所述地形要素成果的输出格式可为dgn或dwg中的一种。
4.根据权利要求1所述的一种地形要素采集方法，其特征在于：所述地形要素可为建筑物、道路、水系。
5.根据权利要求1所述的一种地形要素采集方法，其特征在于：所述生成高精度地形要素采集环境进一步包含以下子步骤：
1）建立空间关系：利用共线方程建立点云数据与已知外方位元素航片数据之间的空间关系，通过公式的解运算实现要素信息的坐标空间转换；
转换公式如下：
式中：
；
；
；
；
；
2）确定特征点物空间坐标高程Z值：利用摄影中心S（Xs，Ys，Zs）与特征点的像空间坐标（U，V，W）组成摄影射线，以摄影射线为中心，形成以R为半径的缓冲空间摄影射线光束，通过摄影射线光束与点云模型的交集，确定特征点物方空间坐标高程Z值；
3）确定特征点物空间坐标平面（X、Y）值：根据摄影中心S（Xs，Ys，Zs）、像点坐标(x,y)、像片内外方位元素、特征点物方空间坐标高程Z值解算出相应特征点物方空间坐标平面（X、Y）值；
物方坐标平面（X、Y）值解算公式为：
式中：
；
；
；
；
；
4）构建地形要素采集环境：将影像序列参数信息、相机参数信息、点云数据和航片数据进行集中管理，并将点云数据与航片数据精确配准，恢复影像摄影瞬间的姿态，基于透视投影模型进行重建，将点云数据和航片数据转换到同一个投影环境内。
6.根据权利要求1所述的一种地形要素采集方法，其特征在于：所述地形要素的采集可通过人工手动采集、半自动采集方式对地形要素进行采集和获取。
7. 根据权利要求1、6所述的一种地形要素采集方法，其特征在于：所述步骤地形要素的采集中可采用半自动采集方式进行地形要素采集，进一步包含以下子步骤：
1）在线状地形要素上确定半自动采集起始种子点：基于点云数据和航片数据进行精确配准后的地形要素采集环境，利用人机交互的方式确定线状地形要素边线半自动采集的起始种子点；
2）在线状地形要素上确定半自动采集起始方向：在起始种子点附近，且在线状地形要素中心线上确定另一点，并以起始种子点和该点组成矢量方向线，以该方向线作为线状地形要素半自动采集起始方向；
3）计算航片数据能量梯度场和点云数据能量梯度场：基于起始种子点和起始方向，分别以航片数据的灰度值和点云数据的反射强度值作为计算对象，采用高斯平滑模板和微分模板计算一定区域内的航片数据和点云数据的梯度大小与方向，形成采集区域内航片数据能量梯度场和点云数据能量梯度场；其中高斯差分模板由差分序列d（j）；平滑序列s（j），由这两个序列的外积获得；
解算公式为：
式中：
s（j）表示高斯查分模板平滑序列；
d（j）表示高斯查分模板差分序列；
m表示高斯查分模板窗口大小；
4）融合点云和航片模式下的启发式线状地物边缘追踪：在梯度场空间内根据目标距离加权统计窗口内梯度能量流动方向，估计与预测边缘走向；并依据边缘走向上梯度的极大值追踪与提取线状地物边缘；利用高斯算子计算窗口内梯度场，统计梯度场主方向能量流向，建立关于窗口角度和梯度大小的判别函数，如下公式所示：
（m，n）航片数据和点云数据在二维空间（X,Y）中的平面位置；
Grad(m,n).Angle---在m,n位置处的梯度方向；
Grad(m,n).Magnitude---在m,n位置处的梯度大小；
5）边缘自动追踪、修正与终止：设置梯度大小阈值Rsize和梯度方向阈值Rangle，计算当前位置（m，n）处梯度大小和梯度方向，大于设定阈值认为是下一窗口起点种子点，依次循环，迭代寻找航片数据灰度变化边缘和点云数据反射强度边缘，直到超出迭代阈值终止；依据边缘走向上梯度的极大值自动追踪与提取线状地物边缘；追踪过程中可人工设定修正方向，辅助自动精确追踪边缘，以及人工点击鼠标右键终止边缘自动追踪。
8. 根据权利要求1所述的一种地形要素采集方法，其特征在于：所述在地形要素采集区域内可对航片数据的自动加载，对邻域航片数据进行无缝切换。
9.根据权利要求1、6所述的一种地形要素采集方法，其特征在于：所述在地形要素采集区域内可对航片数据的自动加载，对邻域航片数据进行无缝切换的具体步骤为：依据航片间航向与旁向空间序列关系，建立航片索引，确定待采集区域范围后，实时调入覆盖该待采集区域要素的顶视航片数据，并依据航片序列关系动态调入当前正视航片数据周围的邻域航片数据。
10. 根据权利要求1所述的一种地形要素采集方法，其特征在于：所述的线状地形要素可为：道路边线、水系边线、建筑物边线。
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